2019年12月12日学术报告(1)

编辑:吴秦时间:2019-12-11点击数: 来源:  

报告题目(Title): 深度强化学习与视觉内容理解

报告人姓名(Speaker): 鲁继文

时间(Date&Time): 本周四(12月12号)下午4:15-6:00

地点(Location): 学院B240

报告摘要(Abstract): 深度强化学习是人工智能领域的研究热点,被认为是人类迈向通用人工智能的重要途径之一。深度强化学习通过将深度学习的感知能力与强化学习的决策能力相结合,以端对端的方式实现从原始输入到语义输出的感知与决策,在许多视觉内容理解任务中取得了重要突破。报告将介绍清华大学自动化系智能视觉实验室近年来所提出的深度度量学习系列方法,主要包括多智能体深度强化学习、图模型深度强化学习、和结构化深度强化学习等,以及它们在物体检测与识别、行人跟踪与再识别、行为预测与识别、图像和视频检索等多个视觉内容理解任务中的应用。

报告人简介(Biography): 鲁继文,清华大学自动化系博士生导师,主要研究领域为计算机视觉与模式识别,发表PAMI/IJCV/CVPR/ICCV/ECCV论文70篇,论文被谷歌学术引用9100余次,H-index为50。主持承担科技部重点研发计划课题、国家自然科学基金联合重点基金、国家优秀青年科学基金等科研项目10余项。担任国际期刊Pattern Recognition Letters主编,T-IP、T-CSVT、T-BIOM和PR编委,国际会议VCIP 2022、ICME 2020、AVSS 2020和DICTA 2019程序委员会主席,CVPR 2020、ICIP 2017-2019、ICME 2017-2019和ICPR 2018领域主席,中国计算机学会计算机视觉专委会常务委员,中国人工智能学会模式识别专委会常务委员、中国图象图形学学会视觉大数据专委会常务委员。


邀请人 (Inviter):   吴小俊教授


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